隨著定位技術(shù)和通信技術(shù)的發(fā)展和普及,帶有時空屬性的數(shù)據(jù)呈爆炸性增長.這些時空數(shù)據(jù)蘊藏著豐富的熱點信息,利用可視化方法進(jìn)行城市空間熱點分析有顯著優(yōu)勢,對優(yōu)化資源配置、指導(dǎo)城市建設(shè)具有重要意義.文中綜述了近年來國內(nèi)外城市空間熱點分析的相關(guān)研究,總結(jié)不同時空數(shù)據(jù)熱點分析的可視化方法框架;并根據(jù)數(shù)據(jù)特征分別按照基于統(tǒng)計信息和基于語義信息進(jìn)行分類,詳細(xì)闡述各類方法的研究現(xiàn)狀和優(yōu)缺點,可為不同的數(shù)據(jù)類別及派生的特征選擇合適的可視化方法,以更好地協(xié)調(diào)多個數(shù)據(jù)屬性及其展示結(jié)果,進(jìn)而減少信息混亂和視覺遮擋;最后,指出面向城市空間熱點分析可視化方法面臨的挑戰(zhàn)和進(jìn)一步探索的方向. 

【文章來源】：計算機輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報. 2020,32(04)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：17 頁

【部分圖文】：

不同時空數(shù)據(jù)熱點分析的可視化框架

基于點模式分析的可視化方法基本思想是將地理對象作為熱點映射到地理空間上,每個熱點都會對其鄰域產(chǎn)生一定的影響(由核函數(shù)確定);然后將每個熱點的影響相加,并將疊加的結(jié)果轉(zhuǎn)換為顏色進(jìn)行渲染產(chǎn)生熱圖.Liu等[30]通過熱圖用顏色強度指示流量屬性來描述交通流量的密度分布,進(jìn)而分析熱點,如圖3所示.在社交數(shù)據(jù)方面,Chae等[31]使用地理空間熱圖來說明2012年紐約曼哈頓颶風(fēng)桑迪的災(zāi)難事件公共流動空間分布的大致變化趨勢,圖4a和圖4b所示為災(zāi)難事件前Twitter空間用戶分布情況,圖4c所示為疏散令下達(dá)4 h內(nèi)紐約市曼哈頓地區(qū)的Twitter空間用戶分布情況.這種標(biāo)準(zhǔn)的熱圖可視化功能使分析師能夠在任何給定時間探索Twitter用戶的空間格局.在應(yīng)用方面,Smartadp[32]系統(tǒng)通過多視圖交互式分析,分析廣告牌放置的熱點區(qū)域.但是,基于影響疊加的熱圖分析熱點也存在一些缺點,單一的疊加規(guī)則對地理空間特征的考慮不足,如適應(yīng)性差.基于上述缺陷,王勝開等[33]提出了一種如圖5所示逆向繪制熱圖的方法,將渲染器像素映射的地理空間作為計算分析的空間粒度,解決了熱力圖影響力疊加規(guī)則依賴于渲染器機制的問題,熱圖反映層次更加分明,更適合進(jìn)行地理空間的熱點分析.

1997年,Kulldorff[18]基于掃描統(tǒng)計信息設(shè)計了一個熱點檢測模型,以檢測活動性高的空間區(qū)域;該模型將不同半徑的圓覆蓋研究區(qū)域,通過識別具有統(tǒng)計意義的圓圈來檢測熱點.無論空間活動的原始分布如何,該模型都可以識別圓形熱點.2001年,Kulldorff[19]拓展了空間掃描統(tǒng)計方法的窗口,加入時間差因素,提出了時空掃描統(tǒng)計方法,檢測分析出了疾病高發(fā)的區(qū)域,證明了時空掃描統(tǒng)計方法的可行性.時空掃描統(tǒng)計法基于統(tǒng)計學(xué)理論減少了聚類的主觀影響,但其局限在趨向于發(fā)現(xiàn)近似球形的聚集結(jié)構(gòu),不易發(fā)現(xiàn)不同形狀的類簇[20].一方面,研究人員開始研究不規(guī)則形狀的熱點檢測,Kulldorff等[21]將空間熱點檢測擴展到空間掃描統(tǒng)計信息的橢圓形式.Takahashi等[22]和Tango等[23]提出靈活形狀的掃描統(tǒng)計,進(jìn)一步擴展時空掃描統(tǒng)計在探測局部突發(fā)性聚集模式中的應(yīng)用;Katragadda等[24]基于多邊形傳播算法提出由三角形組合成多邊形的可視化檢測方法,通過多邊形掃描窗口,其優(yōu)于傳統(tǒng)的固定形狀掃描統(tǒng)計方法.另一方面,針對應(yīng)用場景進(jìn)行優(yōu)化,周勍等[14]以武漢市的出租車軌跡數(shù)據(jù)為例,利用單峰直方圖閾值法進(jìn)行高勢值區(qū)域篩選,得到軌跡聚集區(qū)域,從而提取持續(xù)熱點區(qū)域(大型社區(qū)、火車站等)和隨時間變化的熱點區(qū)域(旅游景點、醫(yī)院等);在掃描統(tǒng)計分析基礎(chǔ)之上,Yue等[25]將地圖映射和流程圖的可視化方法相結(jié)合,對熱點區(qū)域與土地使用情況進(jìn)行分析,找出城市中潛在的、強關(guān)聯(lián)的興趣區(qū)域;童曉君[26]以統(tǒng)計的方法從出行時段、日出行總量、空駛率等幾個方面用餅圖分析了居民出行在時間上的特征,結(jié)合層次聚類算法分析了居民出行在空間上的特征,挖掘了出行熱點區(qū)域.在社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)方面,Karimi等[27]基于帶有地理位置的社交網(wǎng)絡(luò)簽到數(shù)據(jù),提出考慮用戶偏好、社會影響和地理時間對用戶簽到行為的影響的方法,并用折線圖比較簽到數(shù)據(jù)的時間、地點和行為等,通過對社會、地理和時間模式進(jìn)行建模向用戶推薦活動位置.de Lara Pahins等[28]基于訂單統(tǒng)計數(shù)據(jù)介紹了分位數(shù)數(shù)據(jù)立方體結(jié)構(gòu)(quantile datacube structure,QDS),通過QDS索引在大數(shù)據(jù)集上結(jié)合折線圖等視圖執(zhí)行交互式事件檢測.Maciejewski等[29]基于統(tǒng)計分析視圖和熱圖進(jìn)行熱點預(yù)測.2.1.2 基于空間點模式分析的可視化方法

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]出租車軌跡數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)展[J]. 吳華意,黃蕊,游蘭,向隆剛.  測繪學(xué)報. 2019(11)
[2]基于軌跡數(shù)據(jù)場的熱點區(qū)域提取及空間交互分析——以深圳市為例[J]. 周博,馬林兵,胡繼華,吳蘇杰,何桂林.  熱帶地理. 2019(01)
[3]多參數(shù)的城市時空熱點查詢[J]. 康家興,牛保寧,郝晉瑤.  計算機工程與應(yīng)用. 2019(10)
[4]逆向熱力圖的繪制方法[J]. 王勝開,徐志潔,張健欽,杜明義.  地球信息科學(xué)學(xué)報. 2018(04)
[5]時空數(shù)據(jù)語義理解:技術(shù)與應(yīng)用[J]. 姚迪,張超,黃建輝,陳越新,畢經(jīng)平.  軟件學(xué)報. 2018(07)
[6]城市交通熱點區(qū)域的空間交互網(wǎng)絡(luò)分析[J]. 秦昆,周勍,徐源泉,徐雯婷,羅萍.  地理科學(xué)進(jìn)展. 2017(09)
[7]時空大數(shù)據(jù)面臨的挑戰(zhàn)與機遇[J]. 王家耀,武芳,郭建忠,成毅,陳科.  測繪科學(xué). 2017(07)
[8]面向多維稀疏時空數(shù)據(jù)的可視化研究[J]. 趙凡,蔣同海,周喜,馬博,程力.  中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)報. 2017(07)
[9]基于數(shù)據(jù)場的出租車軌跡熱點區(qū)域探測方法[J]. 周勍,秦昆,陳一祥,李志鑫.  地理與地理信息科學(xué). 2016(06)
[10]利用核密度與空間自相關(guān)進(jìn)行城市設(shè)施興趣點分布熱點探測[J]. 禹文豪,艾廷華,楊敏,劉紀(jì)平.  武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版). 2016(02)

碩士論文
[1]基于出租車GPS數(shù)據(jù)的居民出行行為分析[D]. 童曉君.中南大學(xué) 2012



本文編號：3265533